文章 "神经网络变得轻松（第二部分）：网络训练和测试" - 页 6

[ne86.mo]

ne86.mo

12.04. 2024г

提示！地球人致来自股市星球的外星人！为什么预测条上没有标记？ nnw 文件的图片上有标记。

[David Anthony Waddington]

谢谢你，德米特里。

这篇文章（以及之前的文章）真是太棒了！我一直在寻找可以让我入门的东西，一些我可以改编的代码，这篇文章非常完美。我是 MQL5 的新手，但我已经开始从阅读代码中学习了。在编译时，我遇到了与另一位发帖者相同的两个错误，但多亏了 Dmitriy 的回复，我得以编辑 NeuroNet.mqh 并成功编译。

有人写过下订单的代码吗？愿意分享一下吗？

我们还可以如何预测哪些开仓参数最有效，例如成交量、SL 和 TP？

我很高兴示例和库中的代码都只有 500 行左右。对于学习和调整来说，这是一个易于管理的规模。

[David Anthony Waddington]

我发现 Fractal_2（分类） 能在图表上显示高点和低点，但Fractal（回归）却不能。其他人有这个问题吗？

[David Anthony Waddington]

我想我找到了回归神经网络 (Fractal) 不能显示预测分形标签的问题。

文章中是这么说的

该 代码在 分类神经网络 (Fractal_2) 中是正确的，尽管测试结果是 i<300。

然而，在回归神经网络 (Fractal) 中，计数被用作测试变量，测试结果为">"。

计数似乎是 Era 数字。这意味着所有相关的蜡烛都会被贴上标签，而不仅仅是最近 200 年的蜡烛，也不仅仅是 200 个纪元之后的蜡烛。我认为这是一个错误。

这样做对吗？

一次很好的学习经历。

[RenierVan]

早上好

非常感谢你的这篇文章，但我在编译 Fractal_2.mq5 和 Fractal.mq5 时遇到了编译器错误。问题出在 "void feedForward(constCArrayObj*&prevLayer);"，我把它改成了 "void feedForward(const CArrayObj *prevLayer);"。这种更改是否正确

致敬

[Dmitriy Gizlyk]

RenierVan CArrayObj*&prevLayer);"，我把它改成了 "void feedForward(const CArrayObj *prevLayer);"。这一改动是否正确

致敬

您好，是的，可以使用。